技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
AI / IoT技術における日本・海外の特許動向と特許化のポイント
AI / IoT技術における日本・海外の特許動向と特許化のポイント
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、AI / IoT発明の発掘の仕方、権利化のポイント、特許明細書の具体的な書き方について解説いたします。
開催日
- 2019年8月21日(水) 12時30分 ～ 16時30分
受講対象者
- 研究開発部門担当者
- 知的財産部門担当者
修得知識
- AI/IoTに関する発明発掘、権利化の勘所
プログラム
「AIを制するものが未来を制する」、ソフトバンク社 孫正義氏の2018年基調講演時での発言です。IoTデバイスの爆発的増加、スマートフォンの急速な普及によりビッグデータを用いたAI開発競争が米国、中国、日本で繰り広げられています。IoTによるデータ取得+AIテクノロジーという第4時産業革命ビジネルモデルがキーとなりますが、技術の複雑性・ノウハウ不足から、どこをポイントに特許化すべきか良く分からないという悩みをよく聞きます。
本セミナーでは、IT、電気、機械、ライフサイエンス分野において幅広くAI/IoT特許についてコンサルティングを行っている河野弁理士が最新のAIテクノロジー、Google,Amazon,MS等米国IT企業のAI/IoT特許を紹介すると共にAI/IoT発明の発掘の仕方、権利化のポイントを徹底解説します。
- 知っておきたいAIテクノロジーの基礎知識
- ディープラーニング
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 強化学習
- 深層強化学習
- AI分野における米国・中国の動向、統計
- 日本の特許動向、各国特許庁施策 (日本,米国,中国,欧州におけるAI特許に対する考え方)
- 特許紛争事例を通じて学ぶAI特許の重要性
- 特許の書き方が変わる。今までの特許の書き方ではAIをカバーできない
- 米国・日本の先進企業のAI特許紹介
- 米国スタートアップのAI特許・ビジネスを通じて権利化のコツをつかむ
- アマゾン
- Apple
- ファナック
- MS
- 米国スタートアップのAI特許・ビジネスを通じて権利化のコツをつかむ
- AI特許を活用したビジネスモデル特許
- AIアルゴリズム以外にも権利化すべきAI×ビジネス
- IoTとビジネス
- GEのIoTビジネス。モノからサービスビジネスへ
- IoTビジネスの特許化
- 権利化すべきIoTとそうでないIoT
- IoTとブロックチェーン技術
- ブロックチェーン技術の基礎とIoTへの適用
- IoT機器とスマートコントラクト
- AI・IoT特許の発明提案書を開発部門から数多く提出させるコツ
- 質疑応答
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
46,278円 (税別) / 49,980円 (税込)
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 23,139円(税別) / 24,990円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 43,750円(税別) / 47,250円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 69,417円(税別) / 74,970円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 92,556円(税別) / 99,960円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 138,833円(税別) / 149,940円(税込)
本セミナーは終了いたしました。
これから開催される関連セミナー
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2024/12/16 | 生成AIの支援による特許調査・明細書作成・中間処理の効率化 | オンライン | |
| 2024/12/16 | AI機械学習に的を絞った行列・偏微分・確率密度の超入門 | オンライン | |
| 2024/12/16 | 少ないデータによる異常検知技術の導入と活用方法 | オンライン | |
| 2024/12/17 | 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 | オンライン | |
| 2024/12/17 | 進化計算を利用した多目的最適化技術とその応用 | オンライン | |
| 2024/12/17 | はじめての化学系特許出願 | オンライン | |
| 2024/12/17 | 審査官の審査の仕方、考え方をふまえた特許明細書の書き方とポイント | オンライン | |
| 2024/12/19 | 特許明細書、出願書類作成への生成AI/ChatGPTの活用 | オンライン | |
| 2024/12/19 | 小規模データに対する機械学習の効果的適用法 | オンライン | |
| 2024/12/19 | ベンチマーキングの基本と実践法、研究開発テーマへの展開 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2024/12/20 | 機械学習のためのデータ前処理技術とノウハウ | オンライン | |
| 2024/12/20 | 共同研究・開発契約の実務とトラブル対応 | オンライン | |
| 2024/12/20 | 特許出願・ノウハウ保護の選択基準と留意点 | オンライン | |
| 2024/12/23 | AI機械学習原理を理解するための数式読み方入門 | オンライン | |
| 2024/12/23 | GPUを用いた科学技術計算の高速化 | オンライン | |
| 2024/12/24 | Vision Transformerの仕組みとBEV Perception | オンライン | |
| 2025/1/7 | 生成AIの支援による特許調査・明細書作成・中間処理の効率化 | オンライン | |
| 2025/1/7 | 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 | オンライン | |
| 2025/1/7 | 医薬品モダリティ (抗体/核酸/中分子/再生医療) の実用化とDDS技術の特許戦略 | オンライン | |
| 2025/1/10 | 審査官の審査の仕方、考え方をふまえた特許明細書の書き方とポイント | オンライン |
関連する出版物
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2010/8/20 | マッサージ機 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/8/20 | 日立製作所 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/8/1 | 水処理業界18社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/8/1 | ミズノ、アシックス、デサント3社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/7/20 | 三菱電機 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/7/20 | 電子ブック 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/6/20 | ポット・マホービン 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/6/5 | 半導体技術10社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/6/1 | 森永乳業、雪印メグミルク、明治乳業3社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/5/25 | ガラス業界10社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/5/10 | 楽器 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/5/1 | 筆記具 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/4/25 | 特殊鋼7社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/4/20 | 高血圧対応製品の研究開発動向と市場分析 |
| 2010/4/10 | 日本ガイシ 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/4/1 | パナソニック 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/3/1 | 本田技研工業 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/2/25 | 中堅重電5社 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/2/25 | 新日本製鐵とJFEスチール 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/2/5 | 塗料技術 技術開発実態分析調査報告書 |